Timing of birth and disease progression in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The timing of birth has recently been associated with the risk of developing multiple sclerosis (MS) in later life. Whether the timing of birth also influences the disease course of MS is unknown. OBJECTIVE: To investigate whether the season or month of birth influences the timing of secondary progression or the time to landmark disability outcomes in MS. METHODS: To allow confirmation of findings, all analyses were performed in duplicate in two large natural history cohorts from geographically distinct but seasonally similar locations in Europe and North America. Kaplan-Meier survival analyses were used to investigate the influence of month and season of birth on 1) the time to and age at the development of secondary progression in patients with a relapsing disease onset and 2) the time to reach an Expanded Disability Status Scale (EDSS) score of 6.0 in patients with primary progressive and relapsing MS. RESULTS: No association between the month or season of birth and disease progression could be found, which was reproducible in both natural history cohorts. A seasonal trend was observed for the time to and age at secondary progression in Groningen, with March babies exhibiting a shorter time to and younger age at secondary progression. The birth month affected time to EDSS 6 for those with relapsing MS in British Columbia, with January babies exhibiting a longer time to EDSS 6. Neither finding could be reciprocated in the other natural history cohort. CONCLUSION: The season or month of birth does not appear to influence disease progression of MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».